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豆包千問DeepSeek，沒上蘋果先“上車”

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豆包千問DeepSeek，沒上蘋果先“上車”

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豆包千問DeepSeek，沒上蘋果先“上車”

最近 ， 車圈和AI企業間再一次傳出“牽手”消息 ， 這一次的主角 ， 是特斯拉、字節跳動和深度求索（DeepSeek） 。
特斯拉中國官網更新的《特斯拉車機語音助手使用條款》顯示 ， 全新上市的特斯拉Model Y L車型將搭載豆包大模型與DeepSeek模型 ， 兩款模型均通過火山引擎接入 。據了解 ， 豆包大模型將承擔語音命令功能 ， 如導航設定、媒體播放操控、空調溫度調節等 ， 同時還具備車主手冊查詢功能；DeepSeek模型提供AI語音閑聊服務 。
據了解 ， 特斯拉在美國銷售的車型 ， 采用馬斯克自家xAI的Grok模型驅動 ， 然而在中國市場 ， 特斯拉和蘋果一樣 ， 遇到了主力產品在華無法落地AI功能的尷尬境地 。 根據彭博社的報道 ， 過去7個月中 ， 特斯拉上海工廠的出貨量在其中六個月出現下滑 ， 7月交付量較去年同期下降8.4% 。 本次豆包和DeepSeek的加入 ， 更像是馬斯克在中國市場的緊急“補課” ， 補全車機端的大模型能力 。
進入2025年 ， 特斯拉和火山引擎并不是車圈和AI圈的唯一一次“牽手” ， 事實上 ， 過去一年中許多車企都在謀求在座艙AI功能上的升級 ， 比亞迪、寶馬等頭部車企 ， 均于先后宣布與阿里、字節等AI企業合作展開智能座艙的研究 。
“傳統的座艙語音功能是靠填槽的方式去實現的 ， 相比之下 ， AI加持的智能座艙交互的功能要豐富的多 。 ”談及車企與AI大廠攜手的現狀 ， 某車企OEM座艙產品經理子豪這樣點評道 。
而隨著大模型技術能力逐漸滲透到各領域 ， 進入2025年后 ， 越來越多的汽車廠商開始謀求和AI云服務企業的深度合作 ， 攜手打造下一代智能座艙能力 。 MRA披露的市場研報顯示 ， 預計到2027年 ， 人工智能駕駛艙功能市場規模將達到50億美元 ， 復合年增長率（CAGR）超過25% 。

A今年2月 ， 比亞迪曾宣布與DeepSeek深度集成 ， 整車智能“璇璣架構”全面接入DeepSeek R1大模型的能力 ， 提升自動化數據生成的效率和質量 。 彼時由DeepSeek帶來的AI浪潮已席卷車圈 ， 包括吉利、東風、智己、長安在內的車企 ， 都先后接入了DeepSeek的模型能力 。
時間來到6月 ， 阿里云成為了比亞迪的深度合作伙伴 。 根據阿里云方面的披露 ， AI智能體Mobile-Agent可以在比亞迪車機完成對阿里生態App的操控 。 Mobile-Agent采用全視覺解決方案 ， 基于比亞迪開放座艙應用生態與AI對話系統 ， 結合Qwen-VL的視覺識別、推理能力構建多模態智能體 ， 可實現對座艙屏幕智能感知、復雜任務規劃以及座艙應用UI進行操作決策 。
從DeepSeek到阿里云 ， 比亞迪的合作路徑也映射出車企在這一年中的思路變化 ， 上半年還在接入推理大模型強化基礎AI能力；而到了下半年 ， 向Agent進發成為了明確的落地方向 。
“未來的智能座艙 ， 就是要把車載的OS給Agent化 。 ”子豪表示 ， Agent和多端交互是車企在推動的新場景 ， 但一些傳統車企不具備從底層去改造車機OS的能力 ， 所以只能借助外部合作伙伴的能力聯合開發 。
在智能駕駛時代 ， 一臺汽車內應用的AI技術可以分為兩個板塊 ， 智駕系統的E2E大模型更多聚焦于自動駕駛決策 ， 需要進行大量VLA層面的訓練 。 而在智能座艙板塊 ， 隨著大語言模型的普及 ， 車機可以在AI加持下獲得更強的通用對話能力 ， 以及座艙內的視覺交互場景 。 對于一些缺少通用大模型能力的傳統車企來說 ， 找AI企業“補課”無疑是更快的方式 。
“（車企和AI企業）目前的合作模式中 ， AI企業主要還是云服務商的角色 ， 負責提供公版模型 。 ”據子豪介紹 ， 智能座艙市場當下比較活躍的AI廠商是阿里、字節和商湯 ， 不過這些企業并沒有在汽車座艙場景深度定制化的能力 ， 而車企們往往是在已經有比較成熟的產品方案的基礎上 ， 亟需接入能力更強的模型 。
在豪華汽車品牌方面 ， 奔馳在去年8月與字節火山引擎簽署戰略合作備忘錄 ， 聚焦大模型/生成式AI/大數據 ， 用于智能座艙升級 。 寶馬在今年3月與通義Qwen展開在華深化合作 ， 打造面向中國用戶的車內AI引擎/智能座艙 。
而在其他傳統車企中 ， 廣汽傳祺、本田雅閣等品牌 ， 此前選擇了商湯的絕影智能座艙方案 。 今年年初 ， 上汽大眾宣布和百度深度合作 ， 基于文心一言大模型能力打造了“知大”語言模型APP ， 并首次搭載于途昂Pro車型上 。
“各家車企在智能座艙上的投入其實不算很多 ， 可能只有智駕1/3的預算 。 ”談及智能座艙是否是各家車企發力的重點 ， 子豪坦言 ， 盡管在整個車輛研發體系中 ， 車企對于智能座艙的投入占比較小 ， 但座艙在用戶端的“曝光度”很高 ， 因此各家車企也在該領域加速“內卷” 。
“一塊智能大屏好不好用 ， 往往決定了用戶一上手的第一感覺 。 ”子豪表示 ， 一臺車的機械素質/智駕系統的體驗 ， 需要用戶進行深度試駕才能有效感知 ， 而座艙的智能性決定了用戶對一臺車的第一印象 。 “把座艙里的功能打磨好 ， 生態做得足夠多 ， 對車企而言是一件高性價比的事情 。 ”
另一方面 ， 相比起“補課”智能座艙的傳統企業 ， 一些新勢力車企在更早就選擇了自研LLM的道路 ， 在他們進化的軌跡中 ， 大模型和智能座艙承擔了更重要的作用 。

B目前 ， 代表國產造車新勢力的“蔚小理”中 ， 三家車企均有自研LLM支持智能座艙場景 ， 理想有自研多模態MindGPT（理想同學核心）；蔚來方面則打磨出NomiGPT（Nomi核心）；小鵬方面同樣有自家“全域大語言模型”驅動的“AI小P” 。
另一方面 ， 各自擁有龐大生態圈層的華為和小米 ， 在汽車領域均有自研模型驅動的智能座艙 。 今年年初 ， 華為方面披露了AI助手車載小藝的最新進展 ， 其中提到了車載小藝實現了“鴻蒙智行與盤古大模型、DeepSeek的深度融合 。 ”而小米方面 ， 則有小愛語音大模型/MiLM系列部署到SU7等車型上 ， 與小米提出的“人車家全生態”無縫聯動 。
顯然 ， 相比起傳統車企 ， 新勢力們在大模型+座艙這件事上布局更早 ， 并且在自研智能座艙/端側大模型上進行了技術積累 。
“新勢力們賣給用戶的不是車 ， 而是一款智能產品 。 ”子豪解釋了為何造車新勢力更加重視座艙的智能性 。
“新勢力車企的用戶很多都是20-30多歲 ， 喜歡這些新奇智能的產品 。 ”子豪表示 ， 新勢力們需要通過座艙功能的智能化來維系用戶粘性 ， 塑造用戶的“心智” ， 也就是使用習慣 。
這一結論在行業內也得到印證 ，2024年底披露的數據顯示 ， 以蔚來ET5T車型為例 ， 用戶均值28.9歲、小于30歲占比73.3% 。 而今年新發布的小鵬G7 ， 首批車主畫像有近70%的“95后” 。
麥肯錫發布的2024中國汽車消費者洞察報告顯示 ， 在“為什么考慮買新能源車”這一問題上 ， “智能化程度高”在中國消費者中的提及率約54% ， 并且優先級從2023年開始躍升為第二名 ， 僅次于“使用成本低廉 。 ”
在子豪看來 ， 車機/座艙的智能化 ， 本質上是減少用戶的被動操作 。 在行業內 ， 智能座艙的產品經理們 ， 一直致力于提供更多主動觸達用戶的場景 。
“行業內比較通用的方式 ， 是通過一個App去把車載的一些狀態/能力原子化 。 ”子豪進一步舉例說明 ， 像理想的“任務大師”功能 ， 可以通過一句話設定一串用戶想執行的任務 ， 比如“如果到家就打電話給某人” 。 不過 ， 面對這些復雜交互場景 ， 造車新勢力們也少不了搭一下AI企業的順風車 ， 小鵬在2024年就把智能座艙的操作系統AI天璣和“AI小P”融合了智譜AI大模型能力 ， 而理想方面則此前傳出與火山引擎在算力層協作 。
“最終的發展趨勢 ， 我認為慢慢各個車企都有自己的專屬模型 。 ”在子豪看來 ， 造車新勢力們雖然相對領先 ， 但是各家車企都在補足智能座艙的短板 。 另一方面 ， 目前市場上的AI云服務商的選擇很多 ， 聯合研發的模式也能快速補齊短板 。 對于車企們而言 ， 更重要的是思考未來的智能座艙形態 ， 應該是什么樣 。

C“在智能座艙的交互場景中 ， 最核心的要素是實時性 。 ”據子豪介紹 ， 車載智能場景和通用模型產品有很大不同 ， 實時反饋的需求決定了核心車載AI能力無法部署在云端 ， 一旦出現網絡問題/基站切換的場景 ， “智能”也就沒有了意義 。
事實上 ， 在新能源時代 ， 車內功能的智能場景支持已經不新奇 ， 主流車企的車機基本都能完成AI語音操控 ， 完成如開啟關閉空調 ， 調用車機內App的功能等 。 但隨著車機全面進入智能化時代 ， 除了基本車內功能的操控 ， 智能搜索/多語言知識問答/任務規劃等復雜場景逐漸成為更多用戶的需求 ， 但也對車載算力提出了更高的要求 。
“以目前主流的8295芯片為例 ， 該芯片僅能支持2B以下參數模型的部署 ， 因此限制了很多智能場景的落地 。 ”子豪表示 ， 目前 ， 核心車載AI能力更多依靠本地部署的車端大模型 ， 而這成為限制當前智能座艙發展的因素之一 。
這一背景下 ， 一些車企開始了自研芯片的道路 。 今年6月 ， 小鵬自研圖靈AI芯片正式在車端部署 ， 其單顆芯片算力達700TOPS ， 超越英偉達Orin X芯片的254TOPS 。 而蔚來自研的智駕芯片神璣NX9031正式量產 ， 單顆芯片算力超過1000TOPS 。 近日 ， 理想汽車方面也披露了自研的智能駕駛芯片M100的進展 ， 有望在年內量產上車 。
隨著更高算力的智駕芯片相繼問世 ， 很多車企已瞄準智能座艙下一步的發展方向 。 根據阿里方面的報道 ， 和比亞迪聯合打造的智能座艙場景 ， 可以讓用戶實現“一句話”完成復雜跨應用操作的新體驗 。
跨端應用 ， 需要大模型在接受-處理用戶指令后 ， 從車機端聯動到手機或者其他設備上完成交互 。 阿里云Mobile-Agent此前就披露了一些車載場景 ， 用戶可以說出“Hi ， 小迪 ， 幫我查一下我昨天在淘寶買的東西送到哪里了” ， 系統能結合對座艙屏幕的視覺感知能力識別淘寶應用 ， 并模擬點擊屏幕完成查詢操作 。
換言之 ， 下一代車機將成為由大模型驅動的多端生態 ， 而不是僅僅圍繞車內功能的核心 。 “幫我訂一張明早去上海的火車票”、“幫我點個麥當勞外賣”、“幫我在微博打開熱搜”這樣的指令也可以在座艙場景中實現 。
“不過目前來說 ， 座艙里智能化的一些功能 ， 對于消費者而言最多算是錦上添花 。 ”子豪坦言 ， 目前的汽車市場高度價格敏感 ， 智能座艙功能上的參差比不上價格層面的“內卷” ， 甚至把AI作為故事的核心講給汽車消費品的用戶 ， 似乎還為時尚早 。
在交流中 ， 這位汽車行業的“老兵”表示 ， 目前大模型在座艙場景的落地階段 ， 與其說是“投石問路” ， 更像是剛剛把AI這塊“石頭”撿起來 。 不過 ， 隨著汽車行業全面將目光投向智能座艙 ， 新的產品邏輯已經悄然出現 。
“智能座艙的領先企業 ， 會逐漸建立一些護城河 ， 比如一個用戶習慣了蔚來的座艙交互 ， 可能就不太會再去嘗試買小鵬的車 。 ”談及智能座艙發展的意義 ， 子豪表示 ， 智能座艙可能會成為改變用戶使用習慣的核心因素 。 “伴隨著數據的積累 ， 會逐漸形成一些用戶粘性 。 ”
“舉個例子 ， 用戶有了小孩 ， 他的車就可以潛移默化地記錄孩子成長的一些事 ， 比如什么時候路邊撿了一只小貓 。 ”在子豪看來 ， 隨著車載模型能力的不斷提升 ， 這個愿景有望在不遠的未來實現 。 而身處智能駕駛的時代 ， 用戶的個人數據與智能汽車緊密關聯 ， 汽車可能會成為一個承載更多回憶的地方 。
（文中子豪為化名）
【豆包千問DeepSeek，沒上蘋果先“上車”】本文來自微信公眾號“字母榜”（ID：wujicaijing） ， 作者：李炤鋒 ， 編輯：王靖 ， 36氪經授權發布 。

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